乐于分享
好东西不私藏

AI沟通(下篇):重新理解Prompt·从「会用」到「用好」的十个技巧

AI沟通(下篇):重新理解Prompt·从「会用」到「用好」的十个技巧
点击上方名片关注我,一起用 AI 做事、少走弯路

上篇讲了提示词的本质、五个典型错误、一个万能公式。

这篇讲进阶——从「会用」到「用好」,十个技巧。


技巧一:说明原因,AI 会自动推导更多

提要求的时候,加上「为什么」。

❌ 删掉语气词

>

✅ 删掉语气词,因为要保证用户阅读体验

加上原因之后,AI 会知其然知其所以然——不只删「嗯啊」,还会处理「这个那个」「就是说」等所有影响阅读体验的表达。

给 AI「为什么」,它会自动推导出很多你没提到的「怎么做」。 这是让 AI 输出质量跳一个台阶最简单的方法。


技巧二:给样例比描述更管用

与其花很多话描述你要的格式和风格,不如直接给一个例子。

AI 最擅长的是模仿,比理解抽象描述更准确。专业词叫 few-shots(少样本学习)。

❌ 写得简洁一点,有力量感,不要废话

>

✅ 参考这个风格:「流量来了,变现自然有答案。不需要想太多,先做起来。」——帮我用同样的风格改写这段话

具象的例子能帮助理解抽象概念,对人对 AI 都适用。样本给得越好,模仿出来的质量越高。


技巧三:分步执行——思维链 COT

越复杂的问题,越需要拆解步骤。

简单的方式:在提示词最后加一句「一步步分析」。

高级的方式:人工定义步骤。比如写公众号: 

1. 搜索热门选题关键词 

2. 分析关键词下的爆款内容 

3. 结合选题和内容要点进行创作 

4. 审阅打分并优化 5. 推送草稿箱

步骤定义越清晰,每一步的质量越高,最终结果越稳定。

这个专业词叫 COT(Chain of Thought,思维链),是目前效果最显著的提示词技巧之一。


技巧四:先粘贴内容,再提问

这个顺序很多人搞反了。

AI 的注意力机制和人类类似——看完后面的,容易忘记前面的。排序靠后的内容印象更深,带着后面的问题去看内容,效果更好。

正确做法:先把文档、图片、资料粘贴进去,再在后面提问。

✅「[粘贴文章全文] 基于以上内容,帮我提炼三个核心观点」

而不是先说要做什么,再粘内容。


技巧五:明确输出格式

针对不同场景,适配不同的输出格式,可以大幅提高信息可读性。

● 对比类内容 → 表格更直观

● 待办事项 → 清单体

● 分析报告 → 分章节带小标题

● 快速浏览 → 要点 + 加粗关键词

在提示词里直接说「用表格输出」「用清单体」「不超过五条」,AI 会严格按格式执行,省去后期整理的时间。


技巧六:Not-to-do-list

很多人提要求只写正向的 to-do-list,但「不要什么」往往更清晰。

针对 AI 输出里常见的问题,直接从源头杜绝:

● 不要客套寒暄

● 不要谄媚开头(「这是个很好的问题」之类)

● 不要行业黑话

● 不要使用 emoji

● 不要排比句堆砌

● 不追求数量,追求质量

说清楚不要什么,有时候比说清楚要什么更有效。


技巧七:让 AI 自我打分

针对 AI 谄媚、输出质量不稳定的情况,最好的方法是让它自己评估。

给你刚才的输出打一个分(满分 10 分),说明哪里不够好,离最佳实践还有哪些差距,然后重新输出一个更好的版本。

或者更激进一点:

站在批评者的角度,对你刚才的输出提出最尖锐的反对意见,然后基于这些意见重写。

AI 自我审视的能力往往比你想象的强,逼它挑自己毛病,输出质量会有明显提升。


技巧八:圆桌讨论——交叉验证

赋予 AI 不同的身份,围绕同一个主题讨论,可以避免单一视角的盲区。

两种做法:

多模型讨论:把同一个问题分别问 Claude、ChatGPT、Gemini,它们各自有不同的风格和专长,综合三个答案往往比单一答案更全面。

角色扮演讨论:直接在一个对话里赋予 AI 多个角色。比如评估一个需求:

分别从产品经理、设计师、研发、测试、用户五个角度,评估这个需求的可行性和风险

全方位覆盖,减少决策盲区。


技巧九:用 AI 写提示词

这是最省力也最被低估的方法。

直接把你的提示词丢给 AI,让它帮你优化。

这是我写的提示词:[粘贴你的提示词]。帮我基于角色、任务、背景、输出格式、限制条件五个要素,把它完善得更清晰、更具体。

AI 是最好的提示词工程师。现在互联网上绝大部分开源 Skill,绝大部分都不是人直接写出来的——因为很少有人能写到那个水平。

AI 最懂 AI。 人控制框架和审美标准,细节让 AI 来补充,这才是正确的分工。


技巧十:适当施压

AI 为了避免犯错,往往走中庸路线。如果你想要更高质量的输出,适当施压是有效的。

几种方式:

拔高身份:

你是顶尖的战略咨询顾问,这个问题对你来说应该有更深的洞察,请重新回答

极限条件:

如果只能选一个优先级最高的方向,你会选哪个,为什么

鼓励式施压:

现在这个结果太常规了。以你的水平,一定可以提出更有突破性的假设,再试一次

重要提示:这个技巧在 ChatGPT 上特别有效,Claude 相对稳健,但同样适用。施压的核心不是威胁,是给 AI 一个「可以更好」的理由。


速查表

技巧
一句话
适用场景
说明原因
告诉 AI 为什么,它会推导出更多
任何优化类任务
给样例
一个例子胜过一百句描述
风格/格式要求高时
分步执行 COT
复杂任务拆步骤,最后加「一步步分析」
多步骤复杂任务
先粘贴再提问
内容在前,问题在后
处理文档/图片时
明确输出格式
表格/清单/章节,说清楚
需要结构化输出时
Not-to-do-list
说清楚不要什么
控制 AI 风格/避免坏习惯
AI 自我打分
让它挑自己毛病再重写
输出质量不稳定时
圆桌讨论
多角色/多模型交叉验证
重要决策/避免盲区
用 AI 写提示词
把提示词丢给 AI 让它优化
任何提示词优化
适当施压
拔高身份或极限条件逼出更好答案
需要突破性输出时

最后说一句:提示词不是魔法,是沟通。

把 AI 当成一个聪明但需要清晰指令的协作者,把你想要的说清楚,把不想要的也说清楚,给它足够的背景和理由,再用这十个技巧微调——输出质量会稳步提升。

工具会变,沟通的能力不会变。


如果觉得有启发,关注我,我会持续分享 AI 实战和认知升级的内容。

有问题想聊,加我微信:votchen2008

相关学习资料